Trong thế giới ngày càng số hóa như hiện nay, dữ liệu đã trở thành nền tảng cho quá trình đưa ra quyết định trong hầu hết mọi ngành nghề. Các doanh nghiệp và tổ chức có thể dựa vào dữ liệu để có được thông tin chi tiết, đưa ra quyết định sáng suốt và duy trì năng lực cạnh tranh trên thị trường. Dẫn đầu cuộc cách mạng dữ liệu này là các Data Analyst, những chuyên gia được trang bị đầy đủ kỹ năng để biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích.
Hãy cùng UniTrain khám phá ngay lộ trình gợi ý để trở thành Data Analyst trong năm 2024 ngay nhé!
Giai đoạn 1: Xây dựng nền tảng
Trong giai đoạn này, chúng ta cần xây dựng một cái nhìn tổng quan về Phân tích dữ liệu, bao gồm ứng dụng và các bước trong một quy trình phân tích,…
Những kỹ năng mềm cần trau dồi bao gồm: Kỹ năng phân tích và truyền đạt thông tin.
Giai đoạn 2: Khám phá dữ liệu với Excel
Tiếp theo, hãy tập trung vào các công cụ mà mọi Chuyên viên phân tích dữ liệu đều phải biết: Microsoft Excel. Công cụ này sẽ giúp chúng ta trong việc khám phá dữ liệu – bước đầu tiên trong một quy trình phân tích.
Hãy tìm hiểu những nội dung sau:
- Xử lý và làm sạch dữ liệu
- Phân tích dữ liệu bằng Pivot Table
- Tự động hóa bằng Record Macro
- Tổng quan và nguyên tắc trình bày Dashboard reporting
- Công dụng của các loại biểu đồ và Dashboard
- Trực quan hóa dữ liệu, kết hợp các biểu đồ động và tạo Dashboard
Giai đoạn 3: Ứng dụng SQL trong xử lý dữ liệu
Bên cạnh Microsoft Excel, SQL cũng là một trong những công cụ phổ biến nhất dành cho các Data Analyst. SQL (Structured Query Language) là ngôn ngữ truy vấn dữ liệu được sử dụng phổ biến nhất hiện nay. Nó đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý và phân tích dữ liệu, và là kỹ năng cần thiết cho nhiều ngành nghề khác nhau.
Hãy tìm hiểu những nội dung sau:
- Truy vấn dữ liệu từ một bảng
- Truy vấn dữ liệu từ nhiều bảng
Giai đoạn 4: Tìm hiểu các mô hình dự báo trong Phân tích dữ liệu
Việc tìm hiểu các mô hình dự báo trong Phân tích dữ liệu sẽ mang lại nhiều lợi ích thiết thực cho doanh nghiệp, giúp nâng cao hiệu quả hoạt động, đưa ra quyết định sáng suốt và gia tăng lợi thế cạnh tranh trong thị trường.
Ở giai đoạn này, chúng ta cần tìm hiểu những mô hình phổ biến nhất và những thuật toán thường được sử dụng trong các mô hình đó.
Giai đoạn 5: Trực quan hóa dữ liệu với Power BI
Power BI đang trở thành lựa chọn hàng đầu cho việc trực quan hóa dữ liệu trong các doanh nghiệp. Với khả năng dễ sử dụng, linh hoạt, Power BI giúp người dùng dễ dàng biến đổi dữ liệu thành những hình ảnh trực quan, sinh động, từ đó đưa ra quyết định sáng suốt và nâng cao hiệu quả hoạt động.
Hãy tìm hiểu những nội dung sau:
- Tổng quan về ứng dụng Power BI
- Cách kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn và Xử lý dữ liệu (get data & transform data)
- Xây dựng mô hình dữ liệu (data model)
- Trực quan hóa dữ liệu (data visualization) và xây dựng báo cáo BI
- Trực quan hóa dữ liệu nâng cao (advanced data visualization)
- Các phép tính DAX
Giai đoạn 6: Xử lý và trực quan hóa dữ liệu với Python
Python có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau như phát triển web, phân tích dữ liệu, học máy, trí tuệ nhân tạo, tự động hóa, … Nhờ tính linh hoạt này, Python phù hợp với nhiều đối tượng người dùng, từ học sinh, sinh viên đến các lập trình viên chuyên nghiệp. Nhu cầu tuyển dụng lập trình viên Python trên thị trường hiện nay rất cao, với mức lương hấp dẫn và nhiều cơ hội phát triển nghề nghiệp. Các doanh nghiệp trong nhiều ngành nghề khác nhau đều sử dụng Python, từ công ty khởi nghiệp đến tập đoàn lớn.
Hãy tìm hiểu những nội dung sau:
- Làm quen với Python, cách cấu trúc lập trình cơ bản của Python
- Lệnh lặp, hàm và modules
- Numpy
- Làm việc với dữ liệu trên Pandas Dataframe
- Xử lý và trực quan hóa dữ liệu trên Python
Giai đoạn 7: Xây dựng dự án toàn diện
Giai đoạn này hoàn toàn là dành cho việc thực hành. Chúng ta đã học tất cả các kỹ năng cần thiết. Vậy tiếp theo là gì? Tiếp theo là hoàn thành các dự án, điều này sẽ giúp chúng ta giải quyết những vấn đề thực tế giống như một Data Analyst thực thụ. Bên cạnh đó, những dự án cũng là một điểm sáng trong CV nữa đó.
Các dự án cũng cung cấp cho chúng ta nền tảng cần thiết để thực hành những kiến thức đã học cũng như ôn lại các kỹ năng. Bên cạnh đó, chúng ta cũng có thể thực hành các câu hỏi phỏng vấn trong thời gian này để chuẩn bị cho quá trình tìm việc.
Xem thêm:
Combo 3 Khóa học Excel for Analysts
Combo 3 Khóa học Data Analytics
